基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

• 作者: 孙敏 柳映辉 陈少杰
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: MFFC 支持向量机 语音识别 HMMD
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 2719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6510.2009.02.016

摘要

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法.具体过程主要包括训练过程和识别过程.其中训练过程为:先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别.此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测.结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈少杰	天津科技大学计算机科学技术与信息工程学院	7	59	5.0	7.0
2	柳映辉	天津科技大学计算机科学技术与信息工程学院	4	25	2.0	4.0